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西安交通大學:基于學工大數據的學生行為模型分析

  隨著教育信息化的發展,各高校在業務管理、科學研究、人才培養等方面都有很大的提升,特別是隨著近幾年大數據、云計算等新技術不斷提出,不僅推進了業務系統的建設,規范了業務操作,也積累了大量的業務數據。

  近年來,很多高校開始使用大數據分析解決日常教學、管理中遇到的實際問題。據分析,在學生行為分析方面,很多高校通過對校園卡消費、上網、考試成績等數據進行分析,從而改進學校的教學、管理等方面的問題。但是,對單一數據的分析,不能完全反應學生所存在的所有問題,因此,如果能有效結合學生所有的消費、生活、上課、上網、門禁等數據,進行全方位分析,就能及時的對學生提出學習、生活等方面的指導及幫助。該平臺建成后要求能夠充分利用各部門的業務數據,有效的展現業務數據的數據價值,為提升學生的日常行為分析、管理及發展指導建議提供可靠的依據,并且能夠支持未來潛在的數據和業務需求。

  研究設計及分析方法

  數據集成

  本平臺以學生工作大數據為基礎,根據教學管理需求,對學生工作相關的數據進行集成、分析,最終實現學生畫像、學業預警、精準資助、行為告警以及成長推薦等功能。因此,平臺集成了網絡、消費、門禁、考勤、社團、貧困補助、獎助金、圖書借閱等各個相關業務的共計十三大類業務系統的所有數據。

  數據集成是平臺的重要組成部分,是整個平臺的信息傳輸、信息交換總線。實現校內各業務系統、異構數據源集成,并按照統一標準對所有數據進行清洗、轉換,同時要保證業務數據的完整性,是一項非常復雜且繁瑣的工作。在集成過程中,針對數據來源的不同,且各業務統間數據口徑、標準不統一,系統間數據依賴關系復雜,維護難度較大等問題,首先確定數據的權威來源,然后通過學校主數據平臺將數據同步到數據采集庫,再根據數據源的數據質量采取不同的方式對數據進行清洗、轉化放入分析庫。在數據抽取過程中,對各業務系統數據的一致性、無效值和缺失值等都進行了一一的核對及處理,保證數據的完整性和有效性。

  平臺設計及功能

  基于學工大數據的學生行為模型分析服務平臺是數據整合、清洗與分析挖掘的一體化平臺,它由四大部分組成,分別為:數據集成、業務管理、綜合分析和數據展示。平臺的架構如圖1所示。

  圖1 平臺整體架構

  數據集成是指平臺對主數據平臺同步到采集庫里的數據質量、編碼標準、字段格式等統一進行分析,并按照學校的標準將其標準化侯放入分析庫;業務管理是指負責學生工作的老師對學生的日常事物如:第二課堂、心理咨詢、黨團生活等進行管理;數據綜合分析是指將學生綜合分析庫中經過標準規范化的數據分主題進行分析挖掘;數據展示是指將數據綜合分析中的分析結果進行可視化的展示,通過報表展示工具將數據與美觀的圖表完美的結合在一起,并按照不同的權限供學校不同層次的用戶查看。

  學生行為模型算法分析

  學生行為可通學生校園行為(如:出勤率、到課率、軌跡、消費、上網等大數據)進行量化,量化后的數據可對學生的作息時間規律性、努力程度、學習技能、經濟狀況等多維度進行分析,最終達到揭示學生成長軌跡,進行學生學業預警、精準資助、就業推薦等目的,從而可以為學校對學生進行個性化與精準化的教育管理與引導提供重要依據。下面針對學生成績預測進行進一步闡述。

  影響學生成績的因素主要有六大類:第一課堂、第二課堂、經濟消費、個人信息、生活規律和上網,且每種因素都有其關鍵指標,因此可以分別對各個因素的關鍵指標進行分析,如:第一課堂的學習成績、到課率、準點率;第二課堂的學生參加活動與獎懲情況;學生經濟消費能力;飲食、作息和上網時長是否規律等作為關鍵指標來進行分析。選用學生上課監控數據,準點率,出勤率,并結合上學期成績,做加權求和,目的在于反應學生本學期的學習基礎與學習態度,評價學生學習是否健康,公式如下所示:

  f(成績(包含德育成績))

  其中f(x)為歸一化函數。再根據學生飲食是否健康。良好合理的健康飲食習慣是身體健康的保障;不良的飲食習慣則會導致人體正常的生理功能紊亂而感染疾病,嚴重時甚至會影響正常工作學習生活。因此飲食要按照科學的比例進行,公式如下:

  飲食指數=(2×f(p_m)+2×f(t_d)+f(S)+f(p_n))/6

  其中f(x)為歸一化函數,p_m,t_d,S,p_n分別為早餐評價,用餐標準差評價,消費差評價,宵夜評價。

  其次還有作息時間是否規律、上網時長是否合理、準點率和出勤率是否正常以及歷史學科成績等分析,最終形成學生學業成績分析結果。這個算法背后的思想是通過分析學生的作息時間、行為軌跡、上課情況等各事物間的相關性來進行成績預測,例如:作息時間規律、出勤率高、去圖書館較頻繁、按時吃早餐等的同學成績較好。

  部署方案及應用效果

  平臺部署方案

  本平臺根據學校的統一建設規劃,部署在以新華三技術有限公司的整體解決方案為基礎的云平臺上,云平臺層采用了基于OpenStack架構的CloudOS高校運營版,計算虛擬化采用了基于KVM架構的CAS企業版,分布式存儲采用了基于Ceph架構的ONEStor產品。所有產品采用基于主流架構技術路線的商業化產品,保證了系統開放性和對用戶的友好性。

  平臺應用效果

  通過本平臺,能夠掌握學生的日常行為軌跡,實時的了解學生的狀態變化,并且可以通過分析數據,提前為學生提供有效的學習、生活以及未來的職業規劃建議,進一步提高學校管理及服務水平。

  從學習方面,能及時發現學生的學習、作息時間以及出勤變化,及時查找變化原因,為學生提出合理的建議及有效幫助,提高學生的學習效果。在健康分析方面,可以及時關注學生的飲食習慣及消費狀況,為學生提供良好的健康建議及精準的資助服務,保證學生的學習效率。從教學質量來看,能夠實時的反映教學狀態數據,不斷提升教學質量。在學生就業方面,通過數據分析能完善就業指導,提高學生就業率。

  結論與思考

  本文主要闡述了了以學生工作大數據為基礎,對相關數據進行集成和分析,最終形成完整的學生行為數據分析及服務平臺,該分析結果可以對學校的教學、日常管理、學生指導等方面提供科學的、有力的依據。文中通過一種不同的視角,對影響學生相關的各因素進行了分析,并總結了分析結果在學生學習、健康、管理、就業等方面的具體應用,進一步闡述了將基礎數據分析與學工相關數據分析相結合帶來的更寬廣的視角及更有效的分析效果。在后期的建設中,我們不僅要結合校內的數據,更要結合校外如:購物、網站瀏覽、社交等多個方面進行數據抓取及分析,以達到更有效指導及管理效果。

  (作者單位為西安交通大學網絡信息中心)

來源:中國教育網絡作者:張亞娟 洪丹丹 吳飛龍 鎖志海
《中國教育網絡》
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